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  • Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统

    Spark + ElasticSearch 构建电商用户标签系统 最后编辑:2022-12-03
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    第1章 课程介绍与学习指南
    1-1 课程导学 (11:46)
    1-2 如何更好的使用慕课平台
    第2章 开发环境与技术栈介绍
    2-1 开发环境---virtualbox介绍 (02:36)
    2-2 开发环境---docker介绍 (06:48)
    2-3 开发环境---虚拟机与docker容器技术的对比 (04:16)
    2-4 开发环境---vagrant介绍 (04:09)
    2-5 itag项目的技术栈介绍 (02:49)
    2-6 【讨论题】docker容器技术会彻底取代虚拟机吗?
    第3章 大数据环境搭建
    3-1 作业讲解 (03:51)
    3-2 virtualbox , vagrant 你安装好了吗?
    3-3 virtualbox安装ubuntu (06:08)
    3-4 ubuntu系统的启动与验证 (04:52)
    3-5 vagrant创建虚拟机环境 (08:44)
    3-6 用vagrantfile进行详细设置 (11:26)
    3-7 ubuntu安装docker、 docker-compose (06:29)
    3-8 Docker安装以及使用的小贴士
    3-9 老师,为什么我的docker-compose启动不了呢?
    3-10 zsh shell辅助软件安装与配置 (11:26)
    3-11 docker 和 docker-compose 小试牛刀 (15:30)
    3-12 大数据环境安装 (10:46)
    3-13 大数据环境验证与测试 (14:16)
    3-14 docker-compose.yml讲解 (09:33)
    3-15 本章作业 (03:56)
    3-16 【问答补充】事先用docker建立es_network网络 (05:38)
    3-17 【技巧补充】docker pull 速度太慢?配个镜像加速吧!
    3-18 【讨论题】真程序员,用Linux命令行为何如此受追捧?
    第4章 itag用户标签系统介绍
    4-1 前章作业重难点回顾及问题答疑 (03:40)
    4-2 现有业务介绍 (04:24)
    4-3 花三分钟聊一下用户画像 (02:46)
    4-4 主要数据库及表结构介绍 (11:29)
    4-5 itag系统介绍、用它来干什么? (05:18)
    4-6 【讨论题】所谓的大数据用户画像,真的准吗?
    4-7 本章作业 (03:16)
    第5章 数据同步
    5-1 作业答疑、本章内容大纲介绍 (02:15)
    5-2 sqoop简单介绍 (03:13)
    5-3 数据同步架构的1.0版本 (03:58)
    5-4 数据同步架构2.0及两个拓展问题的解决 (14:27)
    5-5 Hive简介及架构 (13:36)
    5-6 Hive实操(一)及docker 文件拷贝 (14:27)
    5-7 Hive实操(二)及面试题讲解 (10:43)
    5-8 Hive外部表介绍 (09:21)
    5-9 sqoop 安装与配置 (12:55)
    5-10 sqoop 安装及mysql 数据导入脚本
    5-11 hiver-server中安装sqoop,替换apt源
    5-12 sqoop 将mysql数据导入到hive (14:12)
    5-13 【讨论题】数据同步框架需要解决那些问题?
    第6章 数据清洗
    6-1 数据平台是什么?包含哪些节点 (10:14)
    6-2 数据血缘有什么用?如何保证? (04:05)
    6-3 数据分层的原因、规划以及真实项目经验分享 (13:53)
    6-4 准备测试数据 (06:27)
    6-5 Spark Java代码准备及docker网络打通 (16:05)
    6-6 我的笔记本如何访问虚拟机中的docker网络?
    6-7 Spark 清洗任务的JAVA实现 (13:48)
    6-8 准备scala开发环境 (07:14)
    6-9 Spark 清洗任务的Scala实现 (17:07)
    6-10 老师,我的代码本地运行报错,winutils.exe 找不到
    6-11 Spark SQL 处理ETL任务及本章作业 (19:00)
    6-12 【讨论题】你真的了解ETL吗?
    第7章 指标算法及标签ETL
    7-1 内容介绍及虚拟环境的管理 (12:33)
    7-2 指标算法说明及环境准备 (04:59)
    7-3 数据大盘算法指标
    7-4 会员性别指标算法及ETL结果的ORM操作 (12:39)
    7-5 注册渠道、是否关注指标实现及IF函数的用法 (17:35)
    7-6 用户热度指标实现及crossjoin的一些思考 (20:13)
    7-7 环比指标的实现 (20:06)
    7-8 提醒类指标实现 (16:49)
    7-9 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(上) (16:05)
    7-10 折现图指标实现、JOIN实现、GMV指标算法(下) (15:08)
    7-11 漏斗指标实现思路及指标算法的测试验证 (20:27)
    7-12 ES环境创建及Spark操作ES演示(上) (13:10)
    7-13 ES环境创建及Spark操作ES演示(下) (15:15)
    7-14 ES mapping 设计思路及JavaBean实现 (09:10)
    7-15 ES 操作及命令
    7-16 标签ETL代码实现 (24:23)
    7-17 ES数据查询及ETL结果验证 (08:01)
    7-18 标签清洗算法
    第8章 itag UI
    8-1 本章介绍 (04:22)
    8-2 springboot及项目结构介绍 (05:44)
    8-3 DSL查询语句演练 (22:46)
    8-4 标签页面前端技术介绍及数据结构推导 (05:10)
    8-5 前端代码实现思路及演示 (20:12)
    8-6 后端DSL代码拼接及文件下载实现(上) (17:33)
    8-7 后端DSL代码拼接及文件下载实现(下) (17:37)
    8-8 DSL语句验证和标签管理功能的思路 (08:18)
    8-9 springboot 多环境配置项指定及ETL结果存储的思路 (14:16)
    8-10 springboot项目的Docker 启动方式 (10:58)
    第9章 课程总结
    9-1 docker补充及数仓topic分享 (11:02)
    9-2 订单宽表及hive视图的作用 (10:26)
    9-3 spark 执行过程分析-logical plan (19:50)
    9-4 利用logicalplan 采集元数据信息 (10:11)
    9-5 简短的课程总结 (04:10)

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